「渐进式扩散建模」共找到 534 篇相关文章
10秒视频token超5万,O(n²)跑不动?用后训练线性化框架实现1.71倍加速,推理成本大降|CVPR'2026
视频生成进入大规模时代,但计算成本高,自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架,无需数据和重新预训练,实现视频扩散模型线性化替换,保持生成质量,加速推理并降低成本。
SIGGRAPH Asia 2025|30FPS普通相机恢复200FPS细节,4D重建方案来了
3D视觉领域难题是用普通摄像机将高速世界转为数字化4D时空。受限于成本和带宽,现有方法有局限。本文提出“异步采集 + 视频扩散模型修复”方案,用30 FPS相机恢复100 - 200 FPS动态细节。
图像编辑模型不止生成:BIGAI&上交大提出EAR范式,系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式,构建AMAZE基准,分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱,扩散式模型更适合视觉规划,CoT效果不稳定等。
摩尔线程天使投资人:对近期AI的四十个观察
摩尔线程天使投资人王捷整理关于AI经济四十个问题,涵盖模型发展、经济影响、就业冲击等方面,如Scaling Law收敛、AI扩散时间、数字层机制等,为探讨AI经济提供观察视角与分析框架。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳!华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget,它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系,经实验验证优势明显,背后团队由华人学者领衔。
用Diffusion构建「AI虚拟细胞」,14项指标霸榜!Mila唐建团队破解单细胞「破坏性」测序难题
Mila唐建团队发表PerturbDiff,跳出前人认知盲区,将“细胞群体的概率分布”视为随机变量。它引入数学工具建模,让MMD内生于体系,在多项基准测试霸榜,还提供应对数据稀缺的思路。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct:ImageNet单步生图FID进入1.0时代!
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收,它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法,在多项任务达最佳性能,还能用于文本到 3D 生成。
15岁进少年班,97后打造「元点机器人宇宙」:全栈技术自研领跑家庭机器人赛道
元点Zeroth发布全尺寸人形Jupiter和异构机械臂家庭协作机器人N1,强调与人类长期共生关系。其创始人是97年的郭人杰,公司已累计融10亿。元点有全栈技术体系,走渐进式落地路线。
商汤SenseNova U1深度拆解,原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」,介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构,在数据、训练与推理深度协同,多维度测试成绩亮眼,代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
开源项目的死与新生!
本文作者从自身经历出发,分享开源项目维护经验。指出开源目的影响项目寿命,开发者要选合适项目,避免重复造轮子。还阐述维护要点,如拥抱社区标准、有决断者、不怕改变、支持渐进迁移等。